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龙图腾网恭喜南京启征信息技术有限公司申请的专利基于AI图像识别与区块链技术的电力工程缺陷诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510181920.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于AI图像识别与区块链技术的电力工程缺陷诊断方法是由祝治宇;冉启万;孙凯;齐涛;肖金超;宋建军设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI图像识别与区块链技术的电力工程缺陷诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI图像识别与区块链技术的电力工程缺陷诊断方法，涉及电力工程缺陷诊断技术领域，包括以下步骤：根据电力线路的监测需求和现场条件，设定无人机的初始飞行速率，确保在巡检过程中无人机能够覆盖电力线路的所有关键区域，同时保持巡检效率。本发明通过智能化调整无人机的飞行速率，能够在潜在异常区域停留更长时间，确保温度数据的详细采集，从而更加准确地捕捉到细微的温度变化，尤其是电弧和电气过载引起的微小温度异常。这种智能调整机制使得在巡检过程中，既能保证全程的巡检效率，又能确保对关键区域的精确监控，减少了因飞行速率过快而造成的细节丢失或温度异常漏检的风险。

本发明授权基于AI图像识别与区块链技术的电力工程缺陷诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于AI图像识别与区块链技术的电力工程缺陷诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：根据电力线路的监测需求和现场条件，设定无人机的初始飞行速率，确保在巡检过程中无人机能够覆盖电力线路的所有关键区域，同时保持巡检效率；在初始飞行速率下，通过无人机搭载的热成像设备开始实时采集电力线路的温度数据生成相应的红外热成像图像；将收集到的红外热成像图像进行预处理，提高数据质量并增强潜在温度异常的可见性；在经过预处理的红外热成像图像中提取出与电力线路温度异常相关的关键特征，将提取出来的特征进行进一步的分析，并将经过分析的特征进行量化，转化为机器学习模型能够处理的数值数据，为后续机器学习模型的潜在温度异常预测提供输入；将量化后的数据作为输入传递给预先训练好的机器学习模型，通过分析量化特征来预测电力线路的潜在异常，并对是否存在温度异常作出判断；当机器学习模型识别到潜在的电力线路温度异常时，根据预测结果动态调整无人机的目标飞行速率，智能化地下调初始飞行速率，以便在可疑区域停留更长时间，进行温度数据的详细采集，在高风险区域，保证能够更准确地捕捉细微的温度变化，确保异常的精确识别；将所有的温度异常检测结果记录在区块链中，以确保数据的安全性、透明性和不可篡改性，确保每次温度异常的检测生成一条链式记录，支持后续的审计、溯源以及数据共享；当机器学习模型识别到潜在的电力线路温度异常时，根据预测结果动态调整无人机的目标飞行速率，具体的步骤如下：将通过预先训练好的机器学习模型生成当前的温度异常评估系数，并与设定的参考阈值范围进行比对，根据比对结果，对无人机的目标飞行速率进行动态计算，计算的表达式为：，其中：为无人机的目标飞行速率，即动态调整后的实际飞行速率，为无人机的初始飞行速率，巡检开始时设定的标准飞行速度，为温度异常评估系数，由机器学习模型实时计算得出，衡量电力线路的温度异常情况，为参考阈值范围的最小值，表示无异常状态的临界值，为参考阈值范围的最大值，表示明显异常状态的临界值，为飞行速率调整系数，用于控制目标飞行速率的变化幅度；在每个监测点计算新的温度异常评估系数，并利用飞行速率更新函数进行实时调整，飞行速率的实时更新公式如下：其中：为第t时刻的更新飞行速率，为第时刻的目标飞行速率，为第t时刻的温度异常评估系数，为第时刻的温度异常评估系数，为反馈调整系数，用于控制无人机飞行速率的响应速度，表示正向反馈调整。

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